Hadoop的核心思想是MapReduce，但shuffle又是MapReduce的核心。shuffle的主要工作是从Map结束到Reduce开始之间的过程。Hadoop不仅仅是大数据技术的核心重点，还是我们面试官面试的时候经常会问道的问题，本文将详细介绍大数据技术面试重点之Hadoop的运行原理。

　　Hadoop运行原理包括HDFS和Mapreduce两部分。

　　1)HDFS自动保存多个副本，移动计算。缺点是小文件存取占用namenode内存，写入只支持追加，不能随机修改。

　　它存储的逻辑空间称为block，文件的权限类似linux。整体架构分三种节点，NN,SNN,DN

　　NN 负责读写操作保存metadata(Ownership Permission blockinfo)

　　SNN 负责辅助NN合并fsimage和edits，减少nn启动时间

　　DN 负责存数据，每个数据(文件)分割成若干block，每个block默认3个副本。启动后像NN发送心跳保持联系

　　NN保存的metadata在hdfs启动后加载到计算机内存，除block位置信息的metadata保存在OS文件系统中的fsimage文件中，对metadata的操作日志保存在OS文件系统中的edits文件中。block位置信息是hdfs启动后由DN上报NN再加载到内存的。

　　HDFS的安全模式：直到NN完全加载完metadata之前的这段时间。期间不能写入文件，DN检查各个block完整性，并修复。

　　2)MapReduce

　　离线计算框架，过程分为split map shuffle reduce四个过程

　　架构节点有：Jobtracker TaskTracker

　　Split将文件分割，传输到mapper，mapper接收KV形式的数据，经过处理，再传到shuffle过程。

　　Shuffle先进行HashPartition或者自定义的partition，会有数据倾斜和reduce的负载均衡问题;再进行排序，默认按字典排序;为减少mapper输出数据，再根据key进行合并，相同key的数据value会被合并;最后分组形成(key,value{})形式的数据，输出到下一阶段

　　Reduce输入的数据就变成了，key+迭代器形式的数据，再进行处理。

　　以上是对大数据技术面试题的详细解析，当然既然是面试题不可能只有一道，千锋老师还在积极预测备选中，针对大数据技术的重点内容进行详细讲解和阶段测试，让同学们真正掌握大数据技术，通过一周一小测，一个月一大测的培训原则，给学生外界的学习推力。

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